Hive的几种常见的数据导入方式
这里介绍四种:
(1)、从本地文件系统中导入数据到Hive表;
(2)、从HDFS上导入数据到Hive表;
(3)、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中;
(4)、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

一、从本地文件系统中导入数据到Hive表

先在Hive里面创建好表,如下:

  1. hive> create table wyp
  2. > (id int, name string,
  3. > age int, tel string)
  4. > ROW FORMAT DELIMITED
  5. > FIELDS TERMINATED BY '\t'
  6. > STORED AS TEXTFILE;
  7. OK
  8. Time taken: 2.832 seconds

本地文件系统里面有个/home/wyp/wyp.txt文件,内容如下:

  1. [wyp@master ~]$ cat wyp.txt
  2. 1       wyp     25      13188888888888
  3. 2       test    30      13888888888888
  4. 3       zs      34      899314121

wyp.txt文件中的数据列之间是使用\t分割的,可以通过下面的语句将这个文件里面的数据导入到wyp表里面,操作如下:

  1. hive> load data local inpath 'wyp.txt' into table wyp;
  2. Copying data from file:/home/wyp/wyp.txt
  3. Copying file: file:/home/wyp/wyp.txt
  4. Loading data to table default.wyp
  5. Table default.wyp stats:
  6. [num_partitions: 0, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 67]
  7. OK
  8. Time taken: 5.967 seconds

可以到wyp表的数据目录下查看,如下命令:

  1. hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/wyp ;
  2. Found 1 items
  3. -rw-r--r--3 wyp supergroup 67 2014-02-19 18:23 /hive/warehouse/wyp/wyp.txt

需要注意的是:Hive并不支持INSERT INTO …. VALUES形式的语句。

二、HDFS上导入数据到Hive表

  从本地文件系统中将数据导入到Hive表的过程中,其实是先将数据临时复制到HDFS的一个目录下(典型的情况是复制到上传用户的HDFS home目录下,比如/home/wyp/),然后再将数据从那个临时目录下移动(注意,这里说的是移动,不是复制!)到对应的Hive表的数据目录里面。既然如此,那么Hive肯定支持将数据直接从HDFS上的一个目录移动到相应Hive表的数据目录下,假设有下面这个文件/home/wyp/add.txt,具体的操作如下:

  1. [wyp@master /home/q/hadoop-2.2.0]$ bin/hadoop fs -cat /home/wyp/add.txt
  2. 5       wyp1    23      131212121212
  3. 6       wyp2    24      134535353535
  4. 7       wyp3    25      132453535353
  5. 8       wyp4    26      154243434355

这个文件是存放在HDFS上/home/wyp目录(和一中提到的不同,一中提到的文件是存放在本地文件系统上)里面,我们可以通过下面的命令将这个文件里面的内容导入到Hive表中,具体操作如下:

  1. hive> load data inpath '/home/wyp/add.txt' into table wyp;
  2. Loading data to table default.wyp
  3. Table default.wyp stats:
  4. [num_partitions: 0, num_files: 2, num_rows: 0, total_size: 215]
  5. OK
  6. Time taken: 0.47 seconds
  7. hive> select * from wyp;
  8. OK
  9. 5       wyp1    23      131212121212
  10. 6       wyp2    24      134535353535
  11. 7       wyp3    25      132453535353
  12. 8       wyp4    26      154243434355
  13. 1       wyp     25      13188888888888
  14. 2       test    30      13888888888888
  15. 3       zs      34      899314121
  16. Time taken: 0.096 seconds, Fetched: 7 row(s)

从上面的执行结果我们可以看到,数据的确导入到wyp表中了!请注意load data inpath ‘/home/wyp/add.txt’ into table wyp;里面是没有local这个单词的,这个是和一中的区别。

三、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中

假设Hive中有test表,其建表语句如下所示:

  1. hive> create table test(
  2. > id int, name string
  3. > ,tel string)
  4. > partitioned by
  5. > (age int)
  6. > ROW FORMAT DELIMITED
  7. > FIELDS TERMINATED BY '\t'
  8. > STORED AS TEXTFILE;
  9. OK
  10. Time taken: 0.261 seconds

大体和wyp表的建表语句类似,只不过test表里面用age作为了分区字段。对于分区,这里在做解释一下:

分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse/dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。

下面语句就是将wyp表中的查询结果并插入到test表中:

  1. hive> insert into table test
  2. > partition (age='25')
  3. > select id, name, tel
  4. > from wyp;

通过上面的输出,我们可以看到从wyp表中查询出来的东西已经成功插入到test表中去了!如果目标表(test)中不存在分区字段,可以去掉partition (age=’25′)语句。当然,我们也可以在select语句里面通过使用分区值来动态指明分区:

  1. hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
  2. hive> insert into table test
  3. > partition (age)
  4. > select id, name,
  5. > tel, age
  6. > from wyp;

当然,Hive也支持insert overwrite方式来插入数据,执行完这条语句的时候,相应数据目录下的数据将会被覆盖!而insert into则不会,注意两者之间的区别。例子如下:

  1. hive> insert overwrite table test
  2. > PARTITION (age)
  3. > select id, name, tel, age
  4. > from wyp;

Hive还支持多表插入

  1. hive> show create table test3;
  2. OK
  3. CREATE  TABLE test3(
  4. id int,
  5. name string)
  6. Time taken: 0.277 seconds, Fetched: 18 row(s)
  7. hive> from wyp
  8. > insert into table test
  9. > partition(age)
  10. > select id, name, tel, age
  11. > insert into table test3
  12. > select id, name
  13. > where age>25;

可以在同一个查询中使用多个insert子句,这样的好处是我们只需要扫描一遍源表就可以生成多个不相交的输出

四、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中

在实际情况中,表的输出结果可能太多,不适于显示在控制台上,这时候,将Hive的查询输出结果直接存在一个新的表中是非常方便的,我们称这种情况为CTAS(create table .. as select)如下:

  1. hive> create table test4
  2. > as
  3. > select id, name, tel
  4. > from wyp;

数据就插入到test4表中去了,CTAS操作是原子的,因此如果select查询由于某种原因而失败,新表是不会创建的!

 

hive 数据导入的更多相关文章

  1. 利用sqoop将hive数据导入导出数据到mysql

    一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306 ...

  2. Hive数据导入导出的几种方式

    一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他 ...

  3. KUDU数据导入尝试一:TextFile数据导入Hive,Hive数据导入KUDU

    背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文 ...

  4. sqoop用法之mysql与hive数据导入导出

    目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 ...

  5. Nebula Exchange 工具 Hive 数据导入的踩坑之旅

    摘要:本文由社区用户 xrfinbj 贡献,主要介绍 Exchange 工具从 Hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 的流程及相关的注意事项. 1 背景 公司内部有使用图数据库的场景,内 ...

  6. 从零自学Hadoop(16):Hive数据导入导出,集群数据迁移上

    阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并 ...

  7. 从零自学Hadoop(17):Hive数据导入导出,集群数据迁移下

    阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephis ...

  8. Hive 实战(1)--hive数据导入/导出基础

    前沿: Hive也采用类SQL的语法, 但其作为数据仓库, 与面向OLTP的传统关系型数据库(Mysql/Oracle)有着天然的差别. 它用于离线的数据计算分析, 而不追求高并发/低延时的应用场景. ...

  9. hive数据导入方法

    可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. ...

  10. Hive数据导入

    可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. ...

随机推荐

  1. P2585 [ZJOI2006]三色二叉树

    题目描述 输入输出格式 输入格式: 输入文件名:TRO.IN 输入文件仅有一行,不超过500000个字符,表示一个二叉树序列. 输出格式: 输出文件名:TRO.OUT 输出文件也只有一行,包含两个数, ...

  2. MVC渲染文章内容的html标签转义

    文章详情页一般从数据库中取出文章内容,文章内容一般含有 等html标签,MVC中如果直接从模型输出文章内容,会把html标签转义变成<&gt等,这时候是要把转义后的标签变成html标签, ...

  3. Maven构建项目报No compiler is provided in this environment. Perhaps you are running on a JRE rather than a JDK? 问题的解决方案

    在编译SSM项目时,碰到如下问题,希望能给遇到相同问题的小伙伴们帮助 O(∩_∩)O~ Eclipse导入Maven项目后,选中父项目,执行Run AS——>Maven install后,出现如 ...

  4. C/C++——老夫记不住

    常指针 Coordinate * const pCoor=&coor1; 指针所指向的地址不可改变. 常对象指针 const Coordinate *pCoor=&coor1; 所指对 ...

  5. AI-Info-Micron:用内存解决方案演化神经网络智能

    ylbtech-AI-Info-Micron:用内存解决方案演化神经网络智能 1.返回顶部 1. 用内存解决方案演化神经网络智能 我们的大脑每天会进行数千次极其复杂的操作.无论是提醒我们小心被炉子烫到 ...

  6. expand_dims函数

    >>> x = np.array([1,2]) >>> x.shape (2,) >>> y = np.expand_dims(x, axis=0 ...

  7. OAuth2.0认证和授权机制讲解

    第一章.OAuth2.0 介绍 OAuth认证 OAuth认证是为了做到第三方应用在未获取到用户敏感信息(如:账号密码.用户PIN等)的情况下,能让用户授权予他来访问开放平台(主要访问平台中的资源服务 ...

  8. VC++ UDP网络控制台程序

     采用的是VC2008,控制台应用程序,使用UDP编写. 1.服务端代码 //UDPServer.cpp #include <WinSock2.h> #include <stdio. ...

  9. windows安装PHP IIS MYSQL

    https://www.cnblogs.com/huodong/p/4310425.html

  10. openstack neutron 简单理解

    分析1)位于最上层的Neutron Server充当一个门派中的“掌门人”角色(RESTful Server),负责接受来自外部门派(项目)的API请求,比如Nova API创建网络的请求.2)位于中 ...